摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
1 绪论 | 第14-21页 |
1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
1.2.1 数据挖掘国内外研究现状 | 第15-16页 |
1.2.2 数据挖掘在高校教学中应用的研究现状 | 第16-17页 |
1.2.3 数据挖掘在课程相关分析中应用的研究现状 | 第17-18页 |
1.2.4 总结 | 第18-19页 |
1.3 论文的研究内容和工作 | 第19页 |
1.4 论文的组织结构 | 第19-20页 |
1.5 小结 | 第20-21页 |
2 数据挖掘简介 | 第21-27页 |
2.1 数据挖掘的概述 | 第21页 |
2.2 数据挖掘的软件 | 第21-22页 |
2.2.1 Weka | 第21-22页 |
2.2.2 SPSS | 第22页 |
2.3 数据挖掘的过程 | 第22-24页 |
2.3.1 数据准备 | 第22-23页 |
2.3.2 数据挖掘 | 第23页 |
2.3.3 结果的解释和评估 | 第23-24页 |
2.4 数据挖掘的方法 | 第24页 |
2.5 课程相关性分析 | 第24-26页 |
2.5.1 课程相关性的有关概念 | 第24-25页 |
2.5.2 课程相关性的定量分析 | 第25-26页 |
2.5.3 课程相关性分析的方法 | 第26页 |
2.6 小结 | 第26-27页 |
3 课程相关性分析方法 | 第27-36页 |
3.1 课程的分类 | 第27-28页 |
3.1.1 按课程类型 | 第27页 |
3.1.2 按课程方向 | 第27-28页 |
3.2 课程的简单相关分析 | 第28-31页 |
3.2.1 相关分析概述 | 第28-29页 |
3.2.2 简单相关分析的理论依据 | 第29-30页 |
3.2.3 简单相关分析的SPSS应用 | 第30-31页 |
3.3 课程的典型相关分析 | 第31-32页 |
3.3.1 典型相关分析的理论依据 | 第31-32页 |
3.3.2 典型相关分析的SPSS应用 | 第32页 |
3.4 课程的关联规则分析 | 第32-35页 |
3.4.1 关联规则分析 | 第32-33页 |
3.4.2 Apriori算法 | 第33-34页 |
3.4.3 关联规则分析的Weka应用 | 第34-35页 |
3.5 小结 | 第35-36页 |
4 基于数据挖掘技术的课程相关性分析 | 第36-77页 |
4.1 相关分析的数据预处理 | 第36-40页 |
4.1.1 数据选择 | 第36-37页 |
4.1.2 数据清洗 | 第37页 |
4.1.3 数据集成 | 第37-38页 |
4.1.4 数据转换 | 第38-40页 |
4.2 同一类课程的简单相关分析 | 第40-52页 |
4.2.1 同一类课程简单相关分析实验过程 | 第40-42页 |
4.2.2 学科基础课的简单相关分析 | 第42-45页 |
4.2.3 专业核心课的简单相关分析 | 第45-50页 |
4.2.4 特色创新课的简单相关分析 | 第50-52页 |
4.3 不同类课程的典型相关分析 | 第52-67页 |
4.3.1 不同类课程典型相关分析实验过程 | 第52-55页 |
4.3.2 学科基础课和专业核心课的典型相关分析 | 第55-58页 |
4.3.3 学科基础课和特色创新课的典型相关分析 | 第58-60页 |
4.3.4 专业核心课和特色创新课的典型相关分析 | 第60-62页 |
4.3.5 不同方向课程的典型相关分析 | 第62-67页 |
4.4 课程之间影响度的关联规则分析 | 第67-76页 |
4.4.1 实验过程 | 第68-70页 |
4.4.2 两门课程间的关联规则 | 第70-73页 |
4.4.3 多门课程间的关联规则 | 第73-76页 |
4.5 小结 | 第76-77页 |
5 课程相关性分析在课程优化中的应用 | 第77-85页 |
5.1 数据挖掘在课程相关性分析中的优势 | 第77页 |
5.1.1 简单相关分析应用优势 | 第77页 |
5.1.2 典型相关分析应用优势 | 第77页 |
5.1.3 关联规则分析应用优势 | 第77页 |
5.2 课程相关性分析的应用 | 第77-82页 |
5.2.1 优化课程建设 | 第78-80页 |
5.2.2 指导学生选课 | 第80-81页 |
5.2.3 学生成绩预警 | 第81页 |
5.2.4 改进培养方案 | 第81-82页 |
5.3 对我校教育技术学课程设置的建议 | 第82-83页 |
5.4 对课程优化的启示 | 第83-84页 |
5.5 小结 | 第84-85页 |
6 总结与展望 | 第85-87页 |
6.1 研究总结 | 第85-86页 |
6.2 研究展望 | 第86-87页 |
参考文献 | 第87-90页 |
致谢 | 第90-91页 |
在校期间主要科研成果 | 第91页 |